Schneller. Intelligenter. Präziser. Das ist Deep Search.

Shopper-Absichten verstehen.

Nutze semantische AI und selbstlernende Algorithmen, um das Einkaufsverhalten zu analysieren und hochrelevante Ergebnisse basierend auf der Suchintention zu liefern. Ein Outdoor-Händler kann mit Deep Search auf Anfragen wie „Wanderschuhe für felsiges Gelände“ reagieren, indem er strapazierfähige Trail-Schuhe anzeigt – selbst wenn die exakte Produktbeschreibung nicht übereinstimmt.

Individuelle Ergebnisse für jeden Shopper.

Biete eine hochrelevante Suche, indem du die Ergebnisse auf einzelne Kunden zuschneidest – basierend auf persönlichen Vorlieben, Browsing-Verlauf und mehr. Ein Fashion-Retailer priorisiert Sneakers in den Suchergebnissen, wenn Kunden diese zuvor angesehen, aber nicht gekauft haben, sodass sie beim nächsten Suche nach Schuhen prominent erscheinen.

Kunden schneller ans Ziel bringen. Dynamische Vorschläge für relevante Suchanfragen in Echtzeit helfen deinen Kunden, Produkte schneller zu finden und das Einkaufserlebnis zu verbessern. Eine Beauty-Marke schlägt automatisch „roter Lippenstift“ oder „matter Lippenstift“ vor, wenn jemand „Lip…“ eintippt, um die Suchzeit zu verkürzen.

Relevanz der Suchergebnisse erweitern. Automatische Erkennung und Verwaltung von Synonymen stellt sicher, dass Suchergebnisse relevante Produkte enthalten – selbst wenn die Begriffe variieren. Ein Buchhändler sorgt dafür, dass eine Suche nach „Thriller“ auch Mystery-Romane aufzeigt, indem AI-gestützte Synonymvorschläge verwendet werden.

Relevante Suchergebnisse schneller finden. Nutze dynamische Filter, die sich an Nutzeranfragen anpassen und die relevantesten Optionen aufzeigen. Ein Möbelhändler zeigt bei der Suche nach „Sofas“ Filter für Größe, Material und Farbe an, um die Auswahl zu erleichtern.

Absicht hinter Suchanfragen verstehen. Natürliche Sprachverarbeitung hilft, komplexe Suchanfragen besser zu interpretieren und passende Ergebnisse zu liefern. Ein Tierbedarfshändler erkennt eine Suche nach „beste Spielzeuge für große Hunde“ und zeigt strapazierfähige Kauspielzeuge sowie Wurfspielzeuge für große Rassen.

Wissen und Produkte kombinieren. Erweitere die Suchergebnisse um hilfreiche Inhalte wie Artikel, FAQs oder Ratgeber. Eine Beauty-Marke zeigt bei der Suche nach „empfindliche Haut“ nicht nur sanfte Reinigungsprodukte, sondern auch Blogbeiträge zu Pflegeroutinen.

Effiziente Katalog- und Großbestellungen. Nutze spezialisierte Suchfunktionen für B2B-Kunden, wie Suchen nach SKU oder Mengenbestellungen. Ein Großhändler ermöglicht Geschäftskunden die Suche nach Produkten anhand von SKU-Nummern, um den Bestellprozess zu optimieren.

Lokalisierte Sucherlebnisse weltweit. Biete präzise, lokalisierte Suchergebnisse in 27 Sprachen. Ein globaler Fashion-Retailer ermöglicht Kunden in Frankreich die Suche nach „robe rouge“ (rotes Kleid) mit kulturell relevanten Ergebnissen.

Suchergebnisse für Kundengruppen optimieren. Passe Suchergebnisse an bestimmte Kundensegmente an – basierend auf Vorlieben, Traffic-Quellen und mehr. Ein Online-Supermarkt zeigt Stammkunden ihre häufig gekauften Produkte an, während Neukunden aktuelle Bestseller entdecken.

Strategische Suchergebnisse steuern. Priorisiere Suchergebnisse basierend auf Faktoren wie Saisonalität, Marge oder Lagerbestand. Ein Luxus-Retailer hebt bei der Suche nach „Valentinstagsgeschenke“ vor dem 14. Februar hochpreisige Artikel hervor.

Über Keywords hinausdenken. Maschinelles Lernen erkennt semantische Zusammenhänge und liefert relevante Ergebnisse – auch wenn die Begriffe nicht exakt übereinstimmen. Ein Elektrohändler erkennt die Suchintention hinter „günstige Tablets“ und zeigt budgetfreundliche Modelle an, selbst wenn „günstig“ nicht in der Produktbeschreibung steht.

Kunden gezielt zu relevanten Seiten leiten. Leite Suchanfragen gezielt auf passende Landingpages um, um die Navigation zu verbessern. Ein Baumarkt leitet Suchanfragen nach „Farbmischungen“ direkt auf eine Seite mit Farbkarten, Anleitungen und Bestseller-Farben.

Suchstrategien optimieren. Teste verschiedene Suchkonfigurationen und finde heraus, was die höchste Conversion bringt. Ein Fashion-Retailer analysiert Suchen für „Sommerkleider“, um zu testen, welche Styles und Preispunkte am besten performen.

Verborgene Potenziale aufdecken. Erhalte detaillierte Insights zur Suchleistung, einschließlich Conversions, No-Result-Raten und mehr. Ein Tech-Händler stellt fest, dass „Bass“ eine Top-Kategorie ist, aber „Noise-Cancelling-Kopfhörer“ keine Treffer liefert – und ergänzt Produkt-Tags zur Optimierung.

Ergebnisse vor dem Livegang testen. Sieh dir an, wie Suchergebnisse für bestimmte Kampagnen oder Anfragen erscheinen, bevor Änderungen live gehen. Eine Beauty-Marke untersucht die Suchergebnisse für „Boxing Day Sale“, um sicherzustellen, dass rabattierte Produkte und Werbebanner prominent angezeigt werden.

Plug & Play mit Nosto x Shopware 6. Nutze das Nosto x Shopware 6 Plugin für eine schnelle und einfache Implementierung von Deep Search, und einen schnellen ROI.

Wichtige Attribute priorisieren. Definiere und priorisiere relevante Produktattribute wie Größe, Farbe oder Material für präzisere Suchergebnisse. Ein Fashion-Retailer stellt sicher, dass Suchanfragen nach „schwarze Lederjacke“ zuerst nach Material (Leder) und Farbe (Schwarz) filtern, anstatt nach Preis.

Verstehe, was die Produktsichtbarkeit beeinflusst. Analysiere, welche Faktoren deine Produkte in den Suchergebnissen ranken lassen – und optimiere sie gezielt. Ein Haushaltsgerätehändler nutzt Score Insights, um Produkttitel, Beschreibungen und Kundenbewertungen zu optimieren – was die Sichtbarkeit erhöht und Conversions steigert.